하이브리드 로켓 연료의 연소율 향상을 위해서 스월 유동을 이용한 방법과 나선형 그레인 방법의 두 가지 방법을 사용하여 연소율 증가에 대한 실험 연구를 수행하였다. 스월 유동을 적용하기 위해서 두 가지의 인젝터를 사용하였으며 스월 수 3.61인 인젝터를(Type II) 사용할 때 더 높은 연소율 증가를 나타내었다. 그러나 두 가지 인젝터 모두에서 공통으로 연료 앞부분에서 연소가 집중적으로 발생하는 현상이 발생하였다. 나선형 그레인에 의한 연소율 증가를 실험하기 위하여 피치 6과 피치 100인 두 종류 연료를 사용하였다. 스월 유동이 없는 인젝터를 사용할 경우 피치 6 그레인에서는 강한 난류의 발생에 따른 연소율 향상이 더 크게 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 스월 인젝터와 나선형 그레인을 동시에 적용하여 실험한 결과에 의하면, Type II 인젝터와 피치 100 그레인를 적용할 경우에 가장 높은 연소율 증가를 이루었다. 이것은 인젝터에서 발생한 스월 유동이 나선형 그레인을 통해 연료의 출구까지 유지되었기 때문인 것으로 판단된다.
수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
하이브리드 로켓의 고체 연료에서 축방향 국부 후퇴율은 하이브리드 추진 연소기의 설계 변수 및 성능 변수로 활용 된다. 국부 후퇴율 측정하기 위한 방법으로는 여러 가지 있지만, 침수법은 간단한 방법으로 연료의 형상 및 물리적 특성에 관계 없이 정확하게 축방향 국부 후퇴율을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 국부 후퇴율 측정장비의 문제점을 개선하였고, 실험을 통해 높은 정확성을 가짐을 확인 하였다.
하이브리드 로켓에서 파라핀계 연료의 연소 특성을 HDPE 연료와 비교하였다. 순수 파라핀 왁스를 사용한 경우 후퇴율은 HDPE에 비해 12.1배로 매우 빠른 후퇴율을 보였으나 특성 속도는 매우 낮았다. 순수 파라핀에 10 wt%의 LDPE를 블렌딩한 연료의 경우 순수 파라핀에 비해 후퇴율이 감소한 반면 HDPE에 비해서는 3.5배로 빠른 후퇴율을 보이면서도 특성속도는 증가되었다. 이를 통해 순수 파라핀에 폴리머계 연료를 블렌딩함으로써 연소 효율을 개선할 수 있음을 확인하였다.
This research is to design an effective prefetching method required for DRAM-PCM hybrid main memory systems especially used for big data applications and massive-scale computing environment. Conventional prefetchers perform well with regular memory access patterns. However, workloads such as graph processing show extremely irregular memory access characteristics and thus could not be prefetched accurately. Therefore, this research proposes an efficient dynamical prefetching algorithm based on the regression method. We have designed an intelligent prefetch engine that can identify the characteristics of the memory access sequences. It can perform regular, linear regression or polynomial regression predictive analysis based on the memory access sequences' characteristics, and dynamically determine the number of pages required for prefetching. Besides, we also present a DRAM-PCM hybrid memory structure, which can reduce the energy cost and solve the conventional DRAM memory system's thermal problem. Experiment result shows that the performance has increased by 40%, compared with the conventional DRAM memory structure.
단일 포트 하이브리드 로켓의 다양한 연료에 따른 후퇴율 변화를 수행하였다. 연료는 PE, PMMA를 사용하였고, 산화제는 기체 산소를 사용하였다. 후퇴율은 산화제 유량뿐만 아니라, 연료의 열역학적 특성과도 관계가 있다. 본 연구에서는 물질 전달계수(B number)와 산화제 유량과의 관계를 고려한 실험식을 구하였다.
Software maintenance is one of the major activities of the software development life cycle. Due to the time and cost constraint it is not possible to perform exhaustive regression testing. Thus, there is a need for a technique that selects and prioritizes the effective and important test cases so that the testing effort is reduced. In an analogous study we have proposed a new variable based algorithm that works on variables using the hybrid technique. However, in the real world the programs consist of multiple modules. Hence, in this work we propose a regression testing algorithm that works on interprocedural programs. In order to validate and analyze this technique we have used various programs. The result shows that the performance and accuracy of this technique is very high.
Polyethylene-GOX 조합 추진제를 이용하여 소형 하이브리드 로켓 모터의 연소 특성에 관한 실험적 연구를 수행하였다. 단일 포트 형상으로 가공된 연료 그레인을 사용하였으며, 연소 전후 연료 그레인의 질량 변화를 통해 평균 후퇴율을 결정하였다. 평균 후퇴율식은 Marxman[3,4]과 Altman[14]의 이론식을 기반으로 도출되었으며, 이를 실험 측정치와 비교한 결과, Marxman의 후퇴율 모델이 Altman의 모델 보다 다소 정확함을 확인하였다. 또한, PE-GOX 추진제의 평균 후퇴율에 대한 고찰로부터 하이브리드로켓 모터 작동 시 일정 산화제 유량 하에서 유입 연료 유량 변화가 상당히 적어 O/F 변화가 미미함 을 알 수 있었다.
Most hydro]ogic phenomena are the complex and organic products of multiple causations like climatic and hydro-geological factors. A certain significant correlation on the run-off in river basin would be expected and foreseen in advance, and the effect of each these causual and associated factors (independant variables; present-month rainfall, previous-month run-off, evapotranspiration and relative humidity etc.) upon present-month run-off(dependent variable) may be determined by multiple regression analysis. Functions between independant and dependant variables should be treated repeatedly until satisfactory and optimal combination of independant variables can be obtained. Reliability of the estimated function should be tested according to the result of statistical criterion such as analysis of variance, coefficient of determination and significance-test of regression coefficients before first estimated multiple regression model in historical sequence is determined. But some error between observed and estimated run-off is still there. The error arises because the model used is an inadequate description of the system and because the data constituting the record represent only a sample from a population of monthly discharge observation, so that estimates of model parameter will be subject to sampling errors. Since this error which is a deviation from multiple regression plane cannot be explained by first estimated multiple regression equation, it can be considered as a random error governed by law of chance in nature. This unexplained variance by multiple regression equation can be solved by stochastic approach, that is, random error can be stochastically simulated by multiplying random normal variate to standard error of estimate. Finally hybrid model on estimation of monthly run-off in nonhistorical sequence can be determined by combining the determistic component of multiple regression equation and the stochastic component of random errors. Monthly run-off in Naju station in Yong-San river basin is estimated by multiple regression model and hybrid model. And some comparisons between observed and estimated run-off and between multiple regression model and already-existing estimation methods such as Gajiyama formula, tank model and Thomas-Fiering model are done. The results are as follows. (1) The optimal function to estimate monthly run-off in historical sequence is multiple linear regression equation in overall-month unit, that is; Qn=0.788Pn+0.130Qn-1-0.273En-0.1 About 85% of total variance of monthly runoff can be explained by multiple linear regression equation and its coefficient of determination (R2) is 0.843. This means we can estimate monthly runoff in historical sequence highly significantly with short data of observation by above mentioned equation. (2) The optimal function to estimate monthly runoff in nonhistorical sequence is hybrid model combined with multiple linear regression equation in overall-month unit and stochastic component, that is; Qn=0. 788Pn+0. l30Qn-1-0. 273En-0. 10+Sy.t The rest 15% of unexplained variance of monthly runoff can be explained by addition of stochastic process and a bit more reliable results of statistical characteristics of monthly runoff in non-historical sequence are derived. This estimated monthly runoff in non-historical sequence shows up the extraordinary value (maximum, minimum value) which is not appeared in the observed runoff as a random component. (3) "Frequency best fit coefficient" (R2f) of multiple linear regression equation is 0.847 which is the same value as Gaijyama's one. This implies that multiple linear regression equation and Gajiyama formula are theoretically rather reasonable functions.
The axial-injection end-burning hybrid rocket proposed twenty years ago by the authors recently recaptured the attention of researchers for its virtues such as no ${\zeta}$ (oxidizer to fuel mass ratio) shift during firing and good throttling characteristics. This paper is the first report verifying these virtues using a laboratory scale motor. There are several requirements for realizing this type of hybrid rocket: 1) high fuel filling rate for obtaining an optimal ${\zeta}$; 2) small port intervals for increasing port merging rate; 3) ports arrayed across the entire fuel section. Because these requirements could not be satisfied by common manufacturing methods, no previous researchers have conducted experiments with this kind of hybrid rocket. Recent advances in high accuracy 3D printing now allow for fuel to be produced that meets these three requirements. The fuel grains used in this study were produced by a high precision light polymerized 3D printer. Each grain consisted of an array of 0.3 mm diameter ports for a fuel filling rate of 98% .The authors conducted several firing tests with various oxidizer mass flow rates and chamber pressures, and analysed the results, including ${\zeta}$ history, using a new reconstruction technique. The results show that ${\zeta}$ remains almost constant throughout tests of varying oxidizer mass flow rates, and that regression rate in the axial direction is a nearly linear function of chamber pressure with a pressure exponent of 0.996.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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